1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2019
  4. Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2019)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31184

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorКріль, Ю. Р.
dc.contributor.authorКашеба, В. І.
dc.contributor.authorНестеренко, В. А.
dc.contributor.authorKril, Yu. R.
dc.contributor.authorKasheba, V. I.
dc.contributor.authorNesterenko, V. A.
dc.coverage.temporal27-28 листопада 2019 року
dc.coverage.temporal27-28 November 2019
dc.date.accessioned2020-03-02T16:27:28Z-
dc.date.available2020-03-02T16:27:28Z-
dc.date.created2019-11-27
dc.date.issued2019-11-27
dc.identifier.citationКріль Ю. Р. Нейромережеві методи виявлення та аналізу зображень / Ю. Р. Кріль, В. І. Кашеба, В. А. Нестеренко // Збірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 27-28 листопада 2019 року. — Т. : ТНТУ, 2019. — Том 2. — С. 50.
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31184-
dc.format.extent50
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofЗбірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2), 2019
dc.relation.ispartofActual problems of modern technologies: book of abstracts of the Ⅷ International scientific and technical conference of young researchers and students (2), 2019
dc.titleНейромережеві методи виявлення та аналізу зображень
dc.title.alternativeNeural network image detection and analysis methods
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя та ін., 2019
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages1
dc.subject.udc004.93
dc.relation.references1. Искусственные нейронные сети и искусственные иммунные системы для обнаружения вторжений: моногр. / М.П. Комар, В.А. Головко, А.О. Саченко [и др.]. – Тернополь : ТНЭУ, 2018. – 192 с.
dc.relation.references2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
dc.relation.references3. Golovko V. A. Learning Technique for Deep Belief Neural Networks / V. Golovko, A. Kroshchanka, U. Rubanau, S. Jankowski // in book Neural Networks and Artificial Intelligence. – Springer, 2014. – Vol. 440. Communication in Computer and Information Science. – P. 136-146.
dc.relation.references4. Hinton G. E. A fast learning algorithm for deep belief nets / G. E. Hinton, S. Osindero, Y.Teh // Neural Computation. – 2006. – Vo1. 18. – P. 1527-1554.
dc.relation.references5. Якобчук П.Ю. Моделювання системи для розпізнавання зображень на основі глибоких нейронних мереж / П.Ю. Якобчук, М.П., Комар, А.О. Саченко, Д.І. Загородня, Г.М.Гладій // Матеріали тринадцятої міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та імітаційне моделювання систем (МОДС 2018)», Київ-Чернігів-Жукін, 25–29 червня, 2018. – С. 317-321.
dc.relation.references6. Golovko V., Kroshchanka A., Mikhno E., Komar M., Sachenko A., Bezobrazov S., Shylinska I. Deep convolutional neural network for recognizing the images of text documents / CEUR-WS. – Vol. 2386. – 2019. – P. 297-306.
dc.relation.referencesen1. Iskusstvennye neironnye seti i iskusstvennye immunnye sistemy dlia obnaruzheniia vtorzhenii: monohr., M.P. Komar, V.A. Holovko, A.O. Sachenko [and other], Ternopol : TNEU, 2018, 192 p.
dc.relation.referencesen2. Khaikin S. Neironnye seti: polnyi kurs, S. Khaikin, M., Viliams, 2006, 1104 p.
dc.relation.referencesen3. Golovko V. A. Learning Technique for Deep Belief Neural Networks, V. Golovko, A. Kroshchanka, U. Rubanau, S. Jankowski, in book Neural Networks and Artificial Intelligence, Springer, 2014, Vol. 440. Communication in Computer and Information Science, P. 136-146.
dc.relation.referencesen4. Hinton G. E. A fast learning algorithm for deep belief nets, G. E. Hinton, S. Osindero, Y.Teh, Neural Computation, 2006, Vo1. 18, P. 1527-1554.
dc.relation.referencesen5. Yakobchuk P.Yu. Modeliuvannia systemy dlia rozpiznavannia zobrazhen na osnovi hlybokykh neironnykh merezh, P.Yu. Yakobchuk, M.P., Komar, A.O. Sachenko, D.I. Zahorodnia, H.M.Hladii, Materialy trynadtsiatoi mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii "Matematychne ta imitatsiine modeliuvannia system (MODS 2018)", Kyiv-Chernihiv-Zhukin, 25–29 chervnia, 2018, P. 317-321.
dc.relation.referencesen6. Golovko V., Kroshchanka A., Mikhno E., Komar M., Sachenko A., Bezobrazov S., Shylinska I. Deep convolutional neural network for recognizing the images of text documents, CEUR-WS, Vol. 2386, 2019, P. 297-306.
dc.identifier.citationenKril Yu. R., Kasheba V. I., Nesterenko V. A. (2019) Neiromerezhevi metody vyiavlennia ta analizu zobrazhen [Neural network image detection and analysis methods]. Actual problems of modern technologies: book of abstracts of the Ⅷ International scientific and technical conference of young researchers and students (Tern., 27-28 November 2019), vol. 2, pp. 50 [in Ukrainian].
dc.contributor.affiliationТернопільський національний економічний університет, Україна
dc.citation.journalTitleЗбірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.citation.volume2
dc.citation.spage50
dc.citation.epage50
dc.citation.conferenceⅧ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Розташовується у зібраннях:Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2019)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
MNTK_2019v2_Kril_Yu_R-Neural_network_image_detection_50.pdf284,37 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити
MNTK_2019v2_Kril_Yu_R-Neural_network_image_detection_50.djvu20,75 kBDjVuПереглянути/відкрити
MNTK_2019v2_Kril_Yu_R-Neural_network_image_detection_50__COVER.png417,58 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.